SoftwareLogic
Apache Kafka - platforma strumieniowa event streaming

Apache Kafka - Distributed Streaming Platform

Czym jest Apache Kafka?

Apache Kafka to rozproszony system strumieniowy stworzony przez LinkedIn w 2011 roku. Zaprojowany do obsługi strumieni zdarzeń w czasie rzeczywistym, oferuje wysoką przepustowość, odporność na awarie i skalowalność horyzontalną.

Rok powstania
2011
Twórca
LinkedIn
Typ
Distributed Streaming Platform
Licencja
Apache 2.0
1T+
Wiadomości dziennie
50k+
Wiadomości/s
80%
Fortune 100 używa
Zobacz zalety KafkaProjekty Kafka SoftwareLogic
kafka-producer.java
// Apache Kafka Producer Example
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class KafkaProducerExample {
public static void main(String[] args) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer",
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer =
new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
ProducerRecord<String, String> record =
new ProducerRecord<>("user-events", "User action " + i);
producer.send(record);
}
producer.close();
}
}
Output:
Kafka producer started...
✓ Connected to localhost:9092
Sending 1000 messages to topic 'user-events'
Throughput: 50,000 messages/second
All messages sent successfully!
techCodeExamples.kafka.note1
techCodeExamples.kafka.note2

Zalety Apache Kafka - dlaczego wybrać event streaming

Kluczowe korzyści Kafka: high throughput, fault tolerance, scalability, real-time processing, microservices communication

Wady Apache Kafka - wyzwania i ograniczenia

Złożoność operacyjna, obciążenie infrastruktury, krzywa uczenia i inne wyzwania implementacji Kafka w przedsiębiorstwie

Zastosowania Apache Kafka - przypadki użycia w biznesie

Praktyczne zastosowania Kafka: event streaming, microservices, log aggregation, real-time analytics w nowoczesnej architekturze

Architektury strumieniowe

Architektura zdarzeniowa, CQRS, Event Sourcing, potoki danych w czasie rzeczywistym między mikrousługami

tech.useCases.frameworks
Kafka StreamsApache FlinkSpark Streaming
tech.useCases.realExamples

Rekomendacje treści w Netflixie, dopasowywanie przejazdów w Uberze, strumienie aktywności w LinkedIn

Komunikacja mikrousług

Asynchroniczna komunikacja, wzorce publish–subscribe, wzorce sagi, rozproszone transakcje

tech.useCases.frameworks
Spring BootNode.js.NET Core
tech.useCases.realExamples

Przetwarzanie zamówień e-commerce, procesy płatności, systemy zarządzania zapasami

Agregacja logów

Scentralizowane logowanie, zbieranie metryk, rozproszone śledzenie, monitorowanie aplikacji

tech.useCases.frameworks
ELK StackFluentdLogstash
tech.useCases.realExamples

Logi aplikacji, metryki serwerów, śledzenie aktywności użytkowników, monitoring kondycji systemu

Analityka w czasie rzeczywistym

Przetwarzanie strumieni danych, analityka czasu rzeczywistego, potoki uczenia maszynowego, zbieranie danych z IoT

tech.useCases.frameworks
Apache DruidClickHouseApache Pinot
tech.useCases.realExamples

Wykrywanie oszustw, silniki personalizacji, dane z czujników IoT, systemy handlu finansowego

FAQ: Apache Kafka - najczęściej zadawane pytania

Kompletne odpowiedzi na pytania o Kafka - od event streaming po wybór między Kafka a RabbitMQ, wydajność i korzyści biznesowe

contactCTA.title

contactCTA.description

office@softwarelogic.co
contactCTA.or
+48 724 792 148

contactCTA.response